Bestellung prognostiziert

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About This Project

Heute bestellt, morgen schon im Haus. Wir leben in einer Zeit, in der dies der Standard ist. Für den logistischen Dienstleister CB schafft diese Norm neue Herausforderungen. Man suchte eine Antwort auf die täglich wiederkehrende Frage: “Bei welchen Kunden erwarten wir wieviel Volumen wir liefern können?” Mediaan hat diese Herausforderung akzeptiert und benutzte dabei artificial intelligence (AI). Mit Hilfe der selbstlernenden Algorithmen entwickelten wir ein Modell das Aufträge pro Lieferadresse vorhersagt und die Präzision der Planung um 80 % erhöht.

 

VOR 23.00 UHR BESTELLT, AM NÄCHSTEN TAG IM HAUS

Die größte Herausforderung ist es, die Tausende Bestellungen (die letzten treffen um 23.00 Uhr ein) am nächsten Tag rechtzeitig mit dem am besten geeigneten Transportunternehmer zu liefern. Dies erfordert nicht nur kluges und effizientes Planen, sondern auch wie man mit Unsicherheiten und Zweifel umgehen muss.

Obwohl wir jede Nacht schon um 04.00 Uhr die Basisplanung für den nächsten Liefertag erstellen, wissen wir erst in der nächsten Nacht um 01.00 Uhr tatsächlich was an welcher Stelle – und wieviel – geliefert werden muss. Darauf können wir jedoch nicht warten denn sonst schaffen wir den Anschluss zu den externen Lieferanten nicht mehr und müssen wir leider unsere Kunden enttäuschen. Um die genaue Wahl treffen zu können ist eine bestmögliche Prognose für unseren Lieferprozess erforderlich. Um 19.00 und 23.00 Uhr ziehen wir die Bilanz, und zwar auf der letzten Informationsbasis. Die Daten dieser verschiedenen Messmomente bestimmen letztendlich was wir als CB selbst transportieren und welche externen Transporteure wir einsetzen. - Arjan de Jong, Prozess- und Implementierungsmanager CB

artificial intelligence FÜR DIE LOGISTIK

Die Prognosen von denen Arjan de Jong und sein Team ausgehen, basieren auf verfügbaren aktuellen Daten und auf bisherigen Erfahrungen und Daten. Der Betrieb stellt den Voranschlag selber auf, selbstverständlich automatisiert.

Weil wir mit enormen Informationsmengen zu tun haben und weil der logistische Prozess wegen Zeitdruck komplex und empfindlich ist, haben wir Kontakt zu Mediaan gesucht. Der Zweck war ein Modell zu entwickeln mit dem wir kontrollieren können ob wir mit kluger Technologie, die von „machine learning“ Gebrauch macht, eine deutliche Antwort bekommen können auf die Frage: Bei welchen Kunden erwarten wir morgen wieviel Volumen liefern zu können? Indem selbstlernende Algorithmen benutzt werden hat Mediaan ein Modell entwickelt mit dem wir auf Basis von unseren historischen Auftragsdaten die Antworten bekommen. - Arjan de Jong, CB

VERBESSERUNG UM 80 %

Die Mediaan-Prognose zeigt eine Verbesserung von mehr als 80 % bei der Vorhersage der Adressen wo CB liefern muss. Das Modell sucht selber Muster in den Daten die die Prognose beeinflussen und macht auf dieser Basis eine Prognose der Liefergröße pro Lieferadresse. Hiermit ist CB imstande weitere Höchstwerte in Kosten, Qualität und Effizienz zu verwirklichen. Die Kraft der Microsoft-Cloud ermöglicht sie hiermit, mit diesem Modell für za. 2.500 Adressen innerhalb einer knappen halben Stunde eine spezifische, maßgeschneiderte Prognose abzugeben.

 

PROOF OF CONCEPT

Dieses Modell ist als „proof of concept“ innerhalb von fünf Wochen von vier Mediaan-Mitarbeitern entwickelt worden. Axel Goblet, David Roschewitz, Marcel Peereboom und Marc Pont. Eine Mischung von talentierten jungen Datenwissenschaftlern und erfahrenen Unternehmensberatern. Das entwickelte Modell ist derart aufgesetzt dass CB ganz einfach den Daten neue Merkmale entnehmen und der Prognose hinzufügen kann. Dabei kann zum Beispiel an Bestellungen pro Region und das Verhältnis zwischen Buchhandlungen und Produkten gedacht werden.

Wir werden uns in den kommenden Wochen beraten wie wir mit dieser vielversprechenden Technologie weiter machen. Als innovativer logistischer Dienstleister sind wir ja fortwährend auf der Suche nach Verbesserungen, Optimierungen und Erneuerungen. - Arjan de Jong, CB

CB

Wer an CB denkt – ehemals Centraal Boekhuis – denkt an einen Betrieb der sich erfolgreich schon seit Jahrzehnten beschäftigt mit der Logistik von Papier- und digitalen Büchern. Die wichtigsten Kunden? Konsumenten, Webshops, Verlage, Buchhandlungen und Crossdocking für dritte Auftraggeber.

In unserem Lager in Culemborg sind dauernd za. 40 Millionen Bücher und gehörige Artikel vorrätig. Täglich sortieren wir fast 250.000 Aufträge. Der Transport von B2C-Aufträgen, also direkt zum Kunden, machen wir in Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern. Wir liefern täglich ungefähr 2.500 B2B-Aufträge in die ganze Benelux. Auf der Grundlage einer Jahresberechnung handelt es sich hier um eine halbe Million. Den Vertrieb all dieser Aufträge macht CB größtenteils selbst, vierzig Prozent, vor allem kleineren Volumenversand, geben wir an andere Versandpartner in Auftrag, wie Audax logistiek, postNL oder DHL. Nur wenige wissen übrigens dass wir unsere Kunden außer Sorgen von Logistik und Vertrieb auch die von Warenrechnung, Geschäftsführung und Debetverwaltung abnehmen. Und falls ein Buch nicht vorrätig sein sollte, können wir mit unserem „print-on-demand“-Dienst selber Bücher drucken. Man kann bis 23.00 Uhr abends ein Buch bestellen für die Lieferung am nächsten Tag. Durch unsere logistische Expertise und unser feinmaschiges Transportnetz sind wir ebenfalls in Healthcare & Fashion aktiv geworden. - Arjan de Jong, CB

 

Customer

Centraal Boekhuis (NL)

More info

Stefan Daelemans on +31455718355.
Or send an e-mail to info@mediaan.com

Category
Data Intelligence, Logistik, Machine Learning